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    提起GPU通用計算，自然會讓人想到NVIDIA的CUDA、ATI的Stream以及開放式的OpenCL標準，再加上微軟推出的DirectCompute，四種技術標準令人眼花繚亂，他們之間的競爭與從屬關系也比較模糊。

    首先我們來明確一下概念：

    1. OpenCL類似于OpenGL，是由整個業(yè)界共同制定的開放式標準，能夠對硬件底層直接進行操作，相對來說比較靈活，也很強大，但開發(fā)難度較高；

    2. DirectCompute類似于DirectX，是由微軟主導的通用計算API，與Windows集成并偏向于消費領域，在易用性和兼容性方面做得更出色一些；

    3. CUDA和Stream更像是圖形架構或并行計算架構，NVIDIA和ATI對自己的GPU架構自然最了解，因此會提供相應的驅動、開發(fā)包甚至是現(xiàn)成的應用程序，通過半開放的形式授權給程序員使用。

    其中ATI最先提出GPGPU的概念，F(xiàn)olding@Home和AVIVO是當年的代表作，但在被AMD收購后GPGPU理念擱淺；此后NVIDIA后來者居上，首次將CUDA平臺推向市場，在這方面投入了很大的精力，四處尋求合作伙伴的支持，并希望CUDA能夠成為通用計算的標準開發(fā)平臺。

NVIDIA CUDA架構示意圖

    在NVIDIA大力推廣CUDA之初，由于OpenCL和DirectCompute標準尚未定型，NVIDIA不得不自己開發(fā)一套SDK來為程序員服務，這套基于C語言的開發(fā)平臺為半開放式標準（類似與Java的授權形式），只能用于NVIDIA自家GPU。AMD始終認為CUDA是封閉式標準，不會有多少前途，AMD自家的Stream平臺雖然是完全開放的，但由于資源有限，對程序員幫助不大，因此未能得到大量使用。

ATI Stream示意圖

    DX11時代我們迎來了微軟的DirectCompute 11和OpenCL這兩大GPU計算API，其定位就相當于3D圖形領域的DirectX和OpenGL。就如同GPU能同時支持DirectX與OpenGL那樣，NVIDIA和AMD對DirectCompute和OpenCL都提供了無差別支持。

    我們希望新API的出現(xiàn)能夠打破目前GPU計算領域混亂的格局，并帶來更多實用的應用和軟件，但從目前的發(fā)展方向來看，進展還是相當緩慢。當前主流的一些GPU計算類軟件，主要還是集中在視頻轉碼和編輯方面，都是以NVIDIA和AMD的CUDA/Stream技術為主。

    就拿視頻轉碼來說，ATI驅動集成的AVIVO轉碼器功能太過簡單，轉換后視頻的畫質很差，而且主要依靠CPU轉碼，跟GPU的關系不大。而NVIDIA的Badaboom完全依靠GPU轉碼，GTX480的性能都能完全釋放出來，MediaCoder更是能夠充分發(fā)揮出CPU和GPU的效能，成為目前轉碼速度最快的軟件；MediaShow能同時支持A卡和N卡，主要依靠CPU轉碼，對GPU的要求很低，雙方性能差距并不明顯。

    而在視頻編輯和應用方面，目前視頻倍線軟件和2D轉3D的軟件能夠同時支持CUDA和Stream技術，但一般都是等支持CUDA大半年之后，才加入對Stream的支持。此外還有一些加密解密、視頻修復軟件只支持CUDA不支持Stream，很顯然AMD對于GPU計算方面投入的精力還不夠多，支持Stream的軟件無論數(shù)量還是質量都跟CUDA相差一大截。